ICMLJun, 2017

容量释放扩散 —— 为了速度和本地性

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TL;DR提出了一种更快且更本地的 Capacity Releasing Diffusion (CRD) Process 并将其用于改进本地图聚类算法，该算法能够在开始 CRD 过程的聚类模型中找到内部连接更好而不是外部连接更好的聚类，是第一个不受二次 Cheeger 障碍影响的本地图聚类算法。
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发现论文，激发创造
  • 适应性扩散实现可扩展的图学习

    本文介绍了一种基于数据的方法，用于学习适应底层网络拓扑特征的类特定扩散函数，从而改善扩散分类器的性能并提高分类准确性，超过了依赖于节点嵌入和深度神经网络的最先进方法。

    Apr, 2018

  • 集群感知的相似度扩散用于实例检索

    我们提出了一种新颖的基于聚类感知相似性 (CAS) 扩散的实例检索方法，以减少来自其他流形的影响，并通过引入逆约束项和邻居引导相似性平滑方法来优化相似性矩阵，实验结果证明了提出的 CAS 的有效性。

    Jun, 2024

  • 在线和离线处理分离扩散实现高效图像检索

    提出了一种新的扩散技术，将扩散结果预先计算并应用于数据库中的每个元素，以优化在线搜索性能，并采用 late truncation 方法改善检索效果。

    Nov, 2018

  • 距离相关中华餐厅过程

    提出了基于距离依赖的中国餐馆过程（CRP）模型，可用于联合建模数据间的依赖关系，包括时间和空间。研究了其相关性并提出了适用于观测和混合状态的 Gibbs 采样器。较传统的 CRP 模型形式，基于距离依赖的 CRP 具有更好的序列数据拟合效果，并且提出的采样算法收敛更快。

    Oct, 2009

  • 动力系统的扩散映射、谱聚类和反应坐标

    本文研究数据分析中的低维数据表示问题，提出了一种名为扩散映射的算法，能够将复杂高维数据嵌入低维欧几里得空间，从而实现长时间演化系统的高效识别与聚类分析。

    Mar, 2005

  • 欧几里得随机图上的社区检测

    本研究考虑在具有二元社区标签和 R^d 值位置标签的欧几里得随机几何图上进行社区检测问题，其中边缘概率依赖于社区和位置标签。我们针对稀疏和对数度规则建立了相变现象，并给出了阈值的约束。此外，我们还展示了在我们的模型与没有社区标签的空模型之间进行测试的可区分性问题的阈值没有相变现象，并且特别地与 SBM 不同。

    Jun, 2017

  • 网络分布式优化与学习的扩散自适应策略

    我们提出了自适应扩散机制，以分布式方式优化全局代价函数，并将其应用于分布式估计和定位问题。

    Oct, 2011

  • 扩展黎曼扩散模型

    基于黎曼流模型，通过改进近似方法和利用对称空间，我们能够在高维度上学习分布并得到明显改进，包括模拟非平凡流形上的 QCD 密度并对高维超球上的学习嵌入进行对比实验。

    Oct, 2023

  • 超越 Cheeger 不等式的本地图聚类

    本文提出了一种基于随机游走的局部聚类算法，通过将内部连接性参数考虑入内，改进了先前结果，得到更优秀的聚类精度和 conductance，并探讨了其与全局谱算法之间的联系。

    Apr, 2013

  • 基于得分的生成建模方法及临界阻尼 Langevin 漫步

    通过引入一种新的，临界阻尼 Langevin 扩散，该文提出一种基于分数的生成模型框架，它可以更轻松地学习条件分布的速度得分函数，这比直接学习数据分数函数要容易得多，并用于高分辨率图像合成任务。

    Dec, 2021